结合小波金字塔的快速NCC图像匹配算法

针对传统的归一化互相关算法(NCC)计算量庞大、运算速度慢、正确率较低等问题,本文提出一种基于小波金字塔搜索策略的快速NCC图像匹配算法。该算法在归一化互相关算法的基础上,采用和表法分别计算图像均值、图像方差和图像间的互相关来降低运算的复杂度,减少算法的计算量;同时在选择特征点匹配搜索策略时,构造图像小波金字塔结构,利用分层匹配来提高图像匹配的效率。与其他算法进行对比,结果表明该算法获得的匹配点连线效果更好,所用的时间也量化,证明该算法不仅能提高匹配速度,还能改善匹配精度。     

基于启发式搜索的主题策略研究

介绍目前较为常用的启发式搜索策略,重点探讨A＊搜索策略,在此基础上提出一种改进的基于启发搜索与网页链接和内容相关度结合起来的新型主题搜索算法．最后通过实验对新算法和最好优先以及A＊搜索进行比较。     

一种改进的RootMUSIC快速算法

MUSIC算法是一种基于特征结构的子空间类超分辨算法,该算法性能优良,但需要估计协方差矩阵并进行特征分解和谱峰搜索,运算量较大。研究了波达方向估计问题并提出了一种改进的快速算法,该算法利用协方差矩阵的子矩阵得到信号子空间,无需特征分解,只需估计该子矩阵,然后用多项式求根的方法代替谱峰搜索,故该快速算法运算复杂度远低于MU-SIC算法,同时性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

基于LabVIEW的物体目标跟踪系统设计

提出一种基于演化算法的模式匹配目标跟踪方法。传统的模式匹配算法大多采用遍历式搜索策略,因而计算量的降低有限。将演化算法引入匹配技术中,提出一种改进型图像匹配算法,并给出了基于LabVIEW软件的系统实现。实验结果表明该方法具有运算速度快、准确度高等特点。     

求解动态路径诱导K路最短问题的人工免疫优化方法

针对智能交通诱导系统中传统最短K路算法的运行效果不佳，提出一种新型人工免疫优化搜索算法，并将其应用于扩展节点法建立的城市交通路网模型，实现了城市交通诱导系统的最优K路搜索．该算法基于生物免疫系统的免疫记忆功能，具有全局性并行搜索的特点．在K路最短问题求解时能同时给出K条最短路径，不存在遗传算法的早熟现象并具有更好的并行处理能力．示例仿真验证了算法的有效性与实用性．     

基于边缘特征的多源图像分层匹配算法研究

针对灰度相关的匹配算法不能适用于多源图像的匹配问题,提出了一种基于边缘特征的分层匹配算法．该算法首先提取出两种非同源图像的边缘特征作为匹配的特征空间,并且为了提高匹配算法的速度,主要采取了以下几种措施：采用粗匹配和精匹配相结合的分层序贯相似度检测算法（SSDA）作为搜索策略;在粗匹配阶段运用跳跃式的搜索策略和亚抽样模板．然后在精匹配阶段为了兼顾匹配的精度采用逐点扫描的全像素点匹配．通过对真实合成孔径雷达（SAR）图像和光学图像的仿真,结果表明该算法能够较好地适用于多源图像的匹配,并且大幅提高了匹配算法的速度．     

基于差分演化-MP的快速信号稀疏分解

利用差分演化算法具有鲁棒性强和全局收敛性好的优点,提出了一种基于差分演化的匹配追踪算法(DE-MP)。算法使用差分演化(DE)算法替换传统匹配追踪(MP)算法中的遍历搜索策略,优化了寻找稀疏分解最优原子的过程,从而大大降低了算法复杂度。此外,DE算法特殊的搜索策略很好地提高MP的全局收敛性,进一步提高了稀疏分解的准确性。通过对雷达仿真信号和语音信号仿真实验结果表明:与传统MP算法相比,差分演化匹配追踪算法(DE-MP)在计算速度上提高了两个数量级,在收敛精度上也有明显提高,且收敛精度优于其他改进MP算法。     

基于概要数据结构的高维数据流聚类算法

为了在高维数据流中有效地形成聚类,针对经典算法CELL-Tree存在的问题,提出一种新的概要数据结构PL-Tree以及基于此数据结构的算法PLStream,并采取衰减窗口模式来适应数据流的变化,采用剪枝策略控制内存中聚类模型的规模．实验表明,PLStream算法能较好地适应高维数据流,比CELL／Tre算法具有更好的时...     

基于提升小波变换域运动估计的序列图像压缩方法

提出了一种基于小波域运动估计的序列图像压缩编码算法，针对图像经小波分解后生成的子带图像所特有的多分辨率特性，引入了多分辨率运动估计方法，在一定程度上解决了传统的基于空域运动估计而采用全搜索法时存在的搜索范围大、搜索运算量大等问题。此外，本算法采用基于提升格式的第二代整数小波变换进行图像分解，具有运算筒单、节约内存、便于硬件实现等优点。     

适合硬件实现的运动估计方法及其VLSI实现

根据视频编码器硬件实现的需求,给出了一种新的近似金字塔运动估计算法,通过对搜索窗中的匹配位置进行金字塔抽样,减少了每一层的搜索运算量．在此基础上,在最后一层的整像素搜索中,直接进行小块的匹配计算,去除了MPEG-4和H264中宏块运动估计之后对88×8或4×4小块估计的冗余计算．在硬件实现中改进了数据流的输入方式,利用类全搜索估计中数据流的规则性提高了运算的并行度．位置抽样后的搜索中每一层的实现有很强的相似性,通过复用硬件结构大大节省了硬件资源．在MPEG-4 SP编码器上的测试说明,这种方法的PSNR值相对于全搜索平均只有0.02 dB的损失,但它的运算量只有全搜索的7%,占用的硬件资源仅为全搜索的1/4,并且可满足实时性的需求．     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

连续变量函数全局优化列队竞争算法

采用确定型计算策略,提出了一种新的群体搜索算法列队竞争算法,用该算法解典型的测试函数时结果表明该算法具有在复杂搜索空间内迅速搜索到最优解的能力,表现出了极其优秀的特性.     

Path planning method for cable harness considering complex constraints

Aiming at the problem that the existing path planning method cannot be used in the path planning of multiple electric aircraft airborne equipment cable harness which considers complex engineering rules constraints,a route planning method considering complex constraints is studied and proposed based on the Quasi-Physical and Quasi-Human algorithm and improved A* algorithm.First,the calculation method for the total wiring cost considering the path length cost and the material cost,process cost and weight cost of the bending groove is proposed,with the evaluation function of the traditional A* algorithm improved.Then,the equivalent radius of the cable harness is calculated based on the Quasi-Physical and Quasi-Human algorithm,and the search space automatic processing algorithm and the corner node reasonableness judgment algorithm considering the constraints of engineering rules are proposed.Finally,an example of cable harness laying in an airborne equipment shows that the routing path obtained by using the improved A* algorithm can not only meet the complex constraints,but also reduce the total wiring cost by 5.1% compared with the existing algorithm.     

一种基于条件熵的特征选择算法

特征选择是一种处理维数约简的有效方法。以条件熵为特征子集评价条件,采用随机搜索和启发式搜索相结合的搜索策略,设计了一种新的特征选择方法。该方法不仅能够求得经典启发式特征选择方法的选到特征子集,还可以得到一些与其不同的满足条件特征子集,同时在多数情况下可以减少时间消耗。实验研究表明了提出的算法的有效性。     

基于自适应步长策略的A*算法路径规划优化

针对A*算法求解路径轨迹耗时长、内存占用大等问题,本文提出一种基于自适应步长策略改进A*算法.首先,根据当前点与终点的位置关系,设定寻路方向的优先级顺序,减少不合理方向上的冗余规划计算量;其次,修改到达终点的判断条件,可在轨迹规划时实现路径的跳跃;再次,针对A*算法轨迹规划效率低的问题,提出自适应步长策略;最后,针对内存占用大,以及面对大地图时可能出现的内存溢出问题,提出了八方向搜索法.实验结果表明,相较于原始的A*算法,改进的A*算法在轨迹规划效率上获得了极大的提升,同时内存占用大的问题也得到了很好的解决     

程序理解中基于类图的特征挖掘

针对从大型系统源代码逆向恢复出的类图十分复杂,不利于系统理解和特征挖掘的问题,从类图中抽象出类型依赖图（TDG）,并分为无权值及带权值类型依赖图,利用图上的集合划分算法对TDG进行分层抽象的特征挖掘,挖掘算法将图中的节点划分到不同的集合中,每个集合展现系统关键设计的一个侧面．采用TDG上的分层算法能够有效地降低类图的复杂度并挖掘出系统设计特征．     

基于可搜索24邻域的A*算法路径规划

针对A^*算法在移动机器人路径规划时求解得到的路径长度不是最优并且转折点较多的问题,提出了可搜索24邻域的A^*算法路径规划.该方法在传统A^*算法的基础上进一步改进其启发搜索策略,将传统A^*算法的可搜索邻域个数从离散的8个扩展到24个,进而增加更多的搜索方向.结果表明,改进的A^*算法实现了路径长度更短的目的,同时降低了转折点数,且移动机器人的运行路径也更加平滑.本文方法具有较强的实际意义和应用背景,通过实际运行过程验证了其设计方法具有一定的有效性.     

基于禁忌搜索算法求解带软时间窗的定位-路线问题

建立了描述带软时间窗的定位-路线问题(LRPSTW)的混合整数规划模型,给出了求解该问题的基于禁忌搜索算法的两阶段启发式算法:第一阶段采用禁忌搜索算法确定配送中心的位置和客户群的分配,设计的swap*-opt*邻域操作算子能够有效地搜索邻域解空间;第二阶段则采用禁忌搜索算法对选中的配送中心进行路线优化,并通过设定需要重新分配的客户数量的最大阈值来提高路线优化的效率。通过实例验算,将该算法和其他算法进行了比较,证明了该算法的可行性和有效性。     

大渡河过饱和溶解气体原型观测研究

高坝泄洪会导致水中的总溶解气体（TDG）过饱和,其不利影响会持续较长范围,可能导致下游鱼类患气泡病甚至死亡。随着大量高坝的建成运行,这一生态环境问题更受关注。基于对大渡河水电站A三年的过饱和TDG原型观测数据,分析过饱和TDG生成释放的影响因素及其作用规律,并开展泄水方式优化的分析讨论。结果表明,不同的泄洪建筑物泄洪生成的过饱和TDG差异较为显著,深孔泄洪生成的饱和度水平高于泄洪洞泄洪生成水平;TDG饱和度生成值与泄洪流量成较好的正相关关系,而与下游水位的关系并不显著;初始饱和度的高低影响单位距离TDG饱和度降低值的大小;水深是影响过饱和TDG释放的重要因素,水深越小的河段释放系数越大。基于三年原型观测数据的分析结果,进一步提出水电站A过饱和TDG生成预测模型,并对汛期的大坝泄洪调度提出减缓过饱和TDG影响的优化建议：当流量小于泄洪洞泄洪能力（1384 m3﹒s-1）时,采用泄洪洞泄洪;当流量大于泄洪洞泄洪能力且小于2600 m3﹒s-1时,采用单深孔与泄洪洞联合泄洪,可将生成的TDG饱和度控制在129%以下。多年期的原型观测研究丰富了高坝泄洪过饱和TDG的原型观测成果,为进一步探究过饱和TDG机制和TDG减缓措施提供重要基础数据和技术支撑,对水电开发河流的水生态保护具有一定意义。     

Modified electromagnetism-like algorithm and its application to slope stability analysis

In the view of the disadvantages of complex method (CM) and electromagnetism-like algorithm (EM), complex electromagnetism-like hybrid algorithm (CEM) was proposed by embedding complex method into electromagnetism-like algorithm as local optimization algorithm. CEM was adopted to search the minimum safety factor in slope stability analysis and the results show that CEM holds advantages over EM and CM. It combines the merits of two and is more stable and efficient. For further improvement, two CEM hybrid algorithms based on predatory search (PS) strategies were proposed, both of which consist of modified algorithms and the search area of which is dynamically adjusted by changing restriction. The CEM-PS1 adopts theoretical framework of original predatory search strategy. The CEM-PS2 employs the idea of area-restricted search learned from predatory search strategy, but the algorithm structure is simpler. Both the CEM-PS1 and CEM-PS2 have been demonstrated more effective and efficient than the others. As for complex method which locates in hybrid algorithm, the optimization can be achieved at a convergence precision of 1×10⁻³, which is recommended to use.